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コース概要
導入
.NET 開発プラットフォーム (ML.NET) のインストールと構成 Machine Learning
- ML.NET ツールとライブラリのセットアップ
- ML.NET でサポートされているオペレーティング システムとハードウェア コンポーネント
ML.NET 機能とアーキテクチャの概要
- ML.NET アプリケーション Programming インターフェイス (ML.NET API)
- ML.NET 機械学習のアルゴリズムとタスク
- Infer.NET を使用した確率的プログラミング
- 適切な ML.NET 依存関係の決定
ML.NETモデルビルダーの概要
- モデルビルダーを Visual Studio に統合
- モデルビルダーによる自動機械学習 (AutoML) の利用
ML.NET コマンドライン インターフェイス (CLI) の概要
- 機械学習モデルの自動生成
- ML.NET CLI でサポートされる機械学習タスク
Machine Learning のリソースからのデータの取得とロード
- ML.NETデータ処理用APIの活用
- データモデルのクラスの作成と定義
- 注釈 ML.NET データモデル
- ML.NET フレームワークにデータをロードするケース
ML.NET フレームワークへのデータの準備と追加
- ML.NET フィルター操作によるデータ モデルのフィルター処理
- ML.NET DataOperationsCatalog と IDataView の操作
- ML.NET データ前処理のための正規化アプローチ
- ML.NETでのデータ変換
- ML.NET モデル生成のためのカテゴリデータの操作
ML.NET Machine Learning アルゴリズムとタスクの実装
- バイナリおよびマルチクラス ML.NET 分類
- ML.NET の回帰
- ML.NET のクラスタリングを使用したデータ インスタンスのグループ化
- 異常検出機械学習タスク
- ランキング・おすすめ・【2】の【4】
- データセットと関数に適切な ML.NET アルゴリズムを選択する
- ML.NET のデータ変換
- ML.NET モデルの精度を向上させるアルゴリズム
ML.NET で Machine Learning モデルをトレーニングする
- ML.NET モデルの構築
- ML.NET 機械学習モデルをトレーニングする方法
- ML.NET トレーニングとテスト用のデータセットの分割
- ML.NET でのさまざまなデータ属性とケースの操作
- ML.NET モデルトレーニング用のデータセットのキャッシュ
ML.NET の Machine Learning モデルを評価する
- モデルの再トレーニングまたは検査のためのパラメータの抽出
- ML.NET モデルメトリクスの収集と記録
- 機械学習モデルのパフォーマンスの分析
ML.NET モデル トレーニング ステップ中の中間データの検査
モデル予測の解釈に Permutation Feature Importance (PFI) を利用する
トレーニング済み ML.NET モデルの保存とロード
- ML.NET の ITTransformer と DataViewScheme
- ローカルおよびリモートに保存されたデータのロード
- ML.NET の機械学習モデル パイプラインの操作
データ分析と予測のためのトレーニング済み ML.NET モデルの利用
- モデル予測用のデータ パイプラインのセットアップ
- ML.NET の単一予測と複数予測
ML.NET Machine Learning モデルの最適化と再トレーニング
- 再トレーニング可能な ML.NET アルゴリズム
- モデルのロード、抽出、再トレーニング
- 再トレーニングされたモデルのパラメーターと以前の ML.NET モデルの比較
ML.NET モデルとクラウドの統合
- Azure の機能と Web API を備えた ML.NET モデルのデプロイ
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- 機械学習アルゴリズムとライブラリに関する知識
- C#プログラミング言語に精通していること
- .NET開発プラットフォームの経験
- データサイエンスツールの基本的な理解
- 基本的な機械学習アプリケーションの経験
観客
- データサイエンティスト Machine Learning開発者
21 時間